自然語言處理綜論

第1章    導論
 1.1    語音與語言處理中的知識
 1.2    歧義
 1.3    模型和算法
 1.4    語言. 思維和理解
 1.5    學科現(xiàn)狀與近期發(fā)展
 1.6    語音和語言處理簡史
 1.6.1    基礎研究：20世紀40年代和20世紀50年代
 1.6.2    兩個陣營：1957年至1970年
 1.6.3    四個范型：1970年至1983年
 1.6.4    經(jīng)驗主義和有限狀態(tài)模型的復蘇：1983年至1993年
 1.6.5    不同領域的合流：1994年至1999年
 1.6.6    多重發(fā)現(xiàn)
 1.6.7    心理學的簡要注記
 1.7    小結(jié)
 1.8    文獻和歷史說明
 第一部分    詞匯的計算機處理
 第2章    正則表達式與自動機
 2.1    正則表達式
 2.1.1    基本正則表達式模式
 2.1.2    析取. 組合與優(yōu)先關系
 2.1.3    一個簡單的例子
 2.1.4    一個比較復雜的例子
 2.1.5    高級算符
 2.1.6    正則表達式中的替換. 存儲器與ELIZA
 2.2    有限狀態(tài)自動機
 2.2.1    用FSA來識別羊的語言
 2.2.2    形式語言
 2.2.3    另外的例子
 2.2.4    非確定FSA
 2.2.5    使用NFSA接收符號串
 2.2.6    識別就是搜索
 2.2.7    確定自動機與非確定自動機的關系
 2.3    正則語言與FSA
 2.4    小結(jié)
 2.5    文獻和歷史說明
 第3章    形態(tài)學與有限狀態(tài)轉(zhuǎn)錄機
 3.1    英語形態(tài)學概觀
 3.1.1    屈折形態(tài)學
 3.1.2    派生形態(tài)學
 3.2    有限狀態(tài)形態(tài)剖析
 3.2.1    詞表和形態(tài)順序規(guī)則
 3.2.2    用有限狀態(tài)轉(zhuǎn)錄機進行形態(tài)剖析
 3.2.3    正詞法規(guī)則和有限狀態(tài)轉(zhuǎn)錄機
 3.3    把FST詞表與規(guī)則相結(jié)合
 3.4    與詞表無關的FST：PORTER詞干處理器
 3.5    人是怎樣進行形態(tài)處理的
 3.6    小結(jié)
 3.7    文獻和歷史說明
 第4章    計算音系學與文本-語音轉(zhuǎn)換
 4.1    言語語音與語音標音法
 4.1.1    發(fā)音器官
 4.1.2    輔音：發(fā)音部位
 4.1.3    輔音：發(fā)音方法
 4.1.4    元音
 4.1.5    音節(jié)
 4.2    音位和音位規(guī)則
 4.3    音位規(guī)則和轉(zhuǎn)錄機
 4.4    計算音系學中的一些高級問題
 4.4.1    元音和諧
 4.4.2    模板式形態(tài)學
 4.4.3    優(yōu)選理論
 4.5    音位規(guī)則的機器學習
 4.6    TTS中從文本映射到語音
 4.6.1    發(fā)音詞典
 4.6.2    詞典之外的查找：文本分析
 4.6.3    基于有限狀態(tài)轉(zhuǎn)錄機（FST）的發(fā)音詞典
 4.7    文本-語音轉(zhuǎn)換中的韻律
 4.7.1    韻律的音系學性質(zhì)
 4.7.2    韻律的語音和聲學性質(zhì)
 4.7.3    語音合成中的韻律
 4.8    人處理音位和形態(tài)的過程
 4.9    小結(jié)
 4.10  文獻和歷史說明
 第5章    發(fā)音與拼寫的概率模型
 5.1    關于拼寫錯誤
 5.2    拼寫錯誤模式
 5.3    非詞錯誤的檢查
 5.4    概率模型
 5.5    把貝葉斯方法應用于拼寫
 5.6    最小編輯距離
 5.7    英語的發(fā)音變異
 5.8    發(fā)音問題研究中的貝葉斯方法
 5.8.1    發(fā)音變異的決策樹模型
 5.9    加權(quán)自動機
 5.9.1    從加權(quán)自動機計算似然度：向前算法
 5.9.2    解碼：Viterbi算法
 5.9.3    加權(quán)自動機和切分
 5.9.4    用切分來進行詞表的自動歸納
 5.10  人類發(fā)音研究
 5.11  小結(jié)
 5.12  文獻和歷史說明
 第6章    N元語法
 6.1    語料庫中單詞數(shù)目的計算
 6.2    簡單的（非平滑的）N元語法
 6.2.1    N元語法及其對訓練語料庫的敏感性
 6.3    平滑
 6.3.1    加1平滑
 6.3.2    Witten-Bell打折法
 6.3.3    Good-Turing打折法
 6.4    回退
 6.4.1    回退與打折相結(jié)合
 6.5    刪除插值法
 6.6    拼寫和發(fā)音的N元語法
 6.6.1    上下文有關的錯拼更正
 6.6.2    發(fā)音模型的N元語法
 6.7    熵
 6.7.1    用于比較模型的交叉熵
 6.7.2    英語的熵
 6.8    小結(jié)
 6.9    文獻和歷史說明
 第7章    HMM與語音識別
 7.1    語音識別的總體結(jié)構(gòu)
 7.2    隱馬爾可夫模型概述
 7.3    再談Viterbi算法
 7.4    先進的解碼方法
 7.4.1    A*解碼算法
 7.5    語音的聲學處理
 7.5.1    聲波
 7.5.2    怎樣解釋波形
 7.5.3    聲譜
 7.5.4    特征抽取
 7.6    聲學概率的計算
 7.7    語音識別系統(tǒng)的訓練
 7.8    用于語音合成的波形生成
 7.8.1    音高和音延的修正
 7.8.2    單元選擇
 7.9    人的語音識別
 7.10  小結(jié)
 7.11  文獻和歷史說明
 第二部分    句法的計算機處理
 第8章    詞的分類與詞類標注
 8.1    大多數(shù)英語詞的分類
 8.2    英語的標記集
 8.3    詞類標注
 8.4    基于規(guī)則的詞類標注
 8.5    隨機詞類標注
 8.5.1    說明問題的一個例子
 8.5.2    實際的HMM標注算法
 8.6    基于轉(zhuǎn)換的標注
 8.6.1    怎樣應用TBL規(guī)則
 8.6.2    怎樣學習TBL規(guī)則
 8.7    其他問題
 8.7.1    多重標記和多項詞
 8.7.2    未知詞
 8.7.3    基于類的N元語法
 8.8    小結(jié)
 8.9    文獻和歷史說明
 第9章    英語的上下文無關語法
 9.1    組成性
 9.2    上下文無關規(guī)則和樹
 9.3    句子級的結(jié)構(gòu)
 9.4    名詞短語
 9.4.1    在中心名詞前的成分
 9.4.2    名詞后的成分
 9.5    并列關系
 9.6    一致關系
 9.7    動詞短語和次范疇化
 9.8    助動詞
 9.9    口語的句法
 9.9.1    不流暢現(xiàn)象
 9.10  語法等價與范式
 9.11  有限狀態(tài)語法和上下文無關語法
 9.12  語法和人的語言處理
 9.13  小結(jié)
 9.14  文獻和歷史說明
 第10章    基于上下文無關語法的剖析
 10.1    剖析就是搜索
 10.1.1    自頂向下剖析
 10.1.2    自底向上剖析
 10.1.3    自頂向下剖析與自底向上剖析的對比
 10.2    基本的自頂向下剖析
 10.2.1    增加自底向上過濾
 10.3    基本的自頂向下剖析的問題
 10.3.1    左遞歸
 10.3.2    歧義
 10.3.3    子樹的重復剖析
 10.4    Earley算法
 10.4.1    預測
 10.4.2    掃描
 10.4.3    完成
 10.4.4    示例
 10.4.5    從線圖中檢索剖析樹
 10.5    有限狀態(tài)剖析方法
 10.6    小結(jié)
 10.7    文獻和歷史說明
 第11章    特征與合一
 11.1    特征結(jié)構(gòu)
 11.2    特征結(jié)構(gòu)的合一
 11.3    語法中的特征結(jié)構(gòu)
 11.3.1    一致關系
 11.3.2    中心語特征
 11.3.3    次范疇化
 11.3.4    其他詞類的次范疇化
 11.3.5    長距離依存關系
 11.4    合一的實現(xiàn)
 11.4.1    合一的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
 11.4.2    合一算法
 11.5    帶有合一約束的剖析
 11.5.1    把合一結(jié)合到Earley剖析器中
 11.5.2    復制的必要性
 11.5.3    合一剖析
 11.6    類型與繼承
 11.6.1    類型的擴充
 11.6.2    合一的其他擴充
 11.7    小結(jié)
 11.8    文獻和歷史說明
 第12章    詞匯化剖析與概率剖析
 12.1    概率上下文無關語法
 12.1.1    PCFG的概率CYK剖析
 12.1.2    PCFG概率的學習
 12.2    PCFG的問題
 12.3    概率詞匯化的CFG
 12.4    依存語法
 12.4.1    范疇語法
 12.5    人的剖析
 12.6    小結(jié)
 12.7    文獻和歷史說明
 第13章    語言的復雜性
 13.1    Chomsky層級
 13.2    怎么判斷一種語言不是正則的
 13.2.1    抽吸引理
 13.2.2    英語和其他自然語言是正則語言嗎
 13.3    自然語言是上下文無關的嗎
 13.4    計算復雜性和人的語言處理
 13.5    小結(jié)
 13.6    文獻和歷史說明
 第三部分    語義的計算機處理
 第14章    意義的表示法
 14.1    意義表示的計算要求
 14.1.1    可能性驗證
 14.1.2    無歧義表示
 14.1.3    規(guī)范形式
 14.1.4    推論與變元
 14.1.5    表達能力
 14.2    語言的意義結(jié)構(gòu)
 14.2.1    謂詞論元結(jié)構(gòu)
 14.3    一階謂詞演算
 14.3.1    FOPC基礎
 14.3.2    FOPC的語義
 14.3.3    變量和邏輯量詞
 14.3.4    推論
 14.4    某些與語言學相關的概念
 14.4.1    范疇
 14.4.2    事件
 14.4.3    時間表示
 14.4.4    體
 14.4.5    信念表示
 14.4.6    缺陷
 14.5    有關的表示方法
 14.6    意義的其他表示方法
 14.6.1    作為行動的意義
 14.6.2    作為真值的意義
 14.7    小結(jié)
 14.8    文獻和歷史說明
 第15章    語義分析
 15.1    句法驅(qū)動的語義分析
 15.1.1    給上下文無關語法規(guī)則擴充語義
 15.1.2    量詞轄域和復雜項的轉(zhuǎn)譯
 15.2    給英語片斷附加語義分析
 15.2.1    句子
 15.2.2    名詞短語
 15.2.3    動詞短語
 15.2.4    介詞短語
 15.3    把語義分析結(jié)合到Earley剖析中
 15.4    慣用語和組成性
 15.5    魯棒的語義分析
 15.5.1    語義語法
 15.5.2    信息抽取
 15.6    小結(jié)
 15.7    文獻和歷史說明
 第16章    詞匯語義學
 16.1    詞位及其涵義之間的關系
 16.1.1    同形關系
 16.1.2    多義關系
 16.1.3    同義關系
 16.1.4    上下位關系
 16.2    WORDNET：詞匯關系信息庫
 16.3    詞的內(nèi)在結(jié)構(gòu)
 16.3.1    題元角色
 16.3.2    選擇限制
 16.3.3    基元分解
 16.3.4    語義場
 16.4    語言的創(chuàng)造性與詞典
 16.4.1    隱喻
 16.4.2    換喻
 16.4.3    隱喻和換喻的計算方法
 16.5    小結(jié)
 16.6    文獻和歷史說明
 第17章    詞義排歧與信息檢索
 17.1    基于選擇限制的排歧
 17.1.1    選擇限制的局限性
 17.2    魯棒的詞義排歧
 17.2.1    機器學習方法
 17.2.2    基于詞典的方法
 17.3    信息檢索
 17.3.1    向量空間模型
 17.3.2    檢索詞加權(quán)
 17.3.3    檢索詞的選擇和創(chuàng)造
 17.3.4    同形關系. 多義關系和同義關系
 17.3.5    改進用戶的查詢條件
 17.4    信息檢索的其他任務
 17.5    小結(jié)
 17.6    文獻和歷史說明
 第四部分    語用的計算機處理
 第18章    話語
 18.1    所指判定
 18.1.1    所指現(xiàn)象
 18.1.2    同指的句法和語義約束
 18.1.3    代詞解釋中的優(yōu)先關系
 18.1.4    代詞判定算法
 18.2    文本的連貫
 18.2.1    現(xiàn)象
 18.2.2    基于推理的判定算法
 18.3    話語結(jié)構(gòu)
 18.4    所指和連貫的心理語言學研究
 18.5    小結(jié)
 18.6    文獻和歷史說明
 第19章    對話與會話智能代理
 19.1    什么使對話出現(xiàn)差別
 19.1.1    話輪和話段
 19.1.2    對話的共同基礎
 19.1.3    會話隱涵
 19.2    對話行為
 19.3    對話行為的自動解釋
 19.3.1    對話行為的計劃推理解釋
 19.3.2    對話行為的基于提示的解釋
 19.3.3    要點
 19.4    對話結(jié)構(gòu)與連貫性
 19.5    會話智能代理中的對話管理
 19.6    小結(jié)
 19.7    文獻和歷史說明
 第20章    自然語言生成
 20.1    語言生成導引
 20.2    生成的體系結(jié)構(gòu)
 20.3    表層實現(xiàn)
 20.3.1    系統(tǒng)語法
 20.3.2    功能合一語法
 20.3.3    要點
 20.4    話語規(guī)劃
 20.4.1    文本說明圖
 20.4.2    修辭關系
 20.4.3    小結(jié)
 20.5    其他問題
 20.5.1    微規(guī)劃
 20.5.2    詞匯選擇
 20.5.3    生成系統(tǒng)評價
 20.5.4    語音生成
 20.6    小結(jié)
 20.7    文獻和歷史說明
 第21章    機器翻譯
 21.1    語言的相似性和差異性
 21.2    轉(zhuǎn)換模型
 21.2.1    句法轉(zhuǎn)換
 21.2.2    詞匯轉(zhuǎn)換
 21.3    中間語的思想：使用意義
 21.4    直接轉(zhuǎn)換
 21.5    使用統(tǒng)計技術(shù)
 21.5.1    流暢性的量化
 21.5.2    忠實性的量化
 21.5.3    輸出的搜索
 21.6    可用性與系統(tǒng)開發(fā)
 21.7    小結(jié)
 21.8    文獻和歷史說明
 附錄A    正則表達式的算符
 附錄B    PORTER STEMMING算法
 附錄C    標記集C5和C7
 附錄D    HMM模型的訓練：向前-向后算法
 參考文獻
 術(shù)語表
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